AI 기반 SASE란 무엇인가요?

SASE(보안 액세스 서비스 에지 )는 어디서나 네트워크 리소스에 대한 보안 액세스를 제공하는 클라우드 기반 보안 프레임워크입니다.

기존의 네트워크 접근 방식과 기술은 더 이상 디지털 조직에 필요한 보안과 액세스 제어를 제공하지 못합니다. 현대 기업에서는 위치에 관계없이 사용자에게 즉각적이고 중단 없는 액세스가 필요합니다. 원격 사용자의 증가, 클라우드 기반 애플리케이션 사용, 데이터 센터가 아닌 클라우드 서비스 및 지사로의 데이터 흐름 증가로 인해 새로운 네트워크 보안 접근 방식이 필요해졌습니다.

SASE 솔루션을 도입하면 다양한 비즈니스 이점을 얻을 수 있습니다:

• 유연성
• 비용 절감
• 복잡성 감소
• 성능 향상
• 제로 트러스트
• 위협 방지(Threat Prevention)
• 데이터 보호

SASE에서 AI의 역할

인공지능(AI)은 이제 보안 접속 서비스 엣지(SASE) 아키텍처에서 중추적인 역할을 담당하고 있습니다. 이 혁신적인 기술은 효율적인 보안 조치와 향상된 네트워킹 결과를 가능하게 하는 기능을 도입했습니다.

사용자 경험

AI는 SASE 사용자 경험을 크게 강화합니다. SASE 아키텍처는 전 세계에 분산된 클라우드 서비스를 활용하여 뛰어난 보안을 제공하고 사용자 경험을 개선합니다. AI 기술을 통해 사용자 디바이스에서 애플리케이션 대상에 이르는 연결 상태와 성능을 측정하는 효과적인 자율 디지털 경험 관리(ADEM)가 가능합니다.

AI는 네트워크 전반의 데이터 집계에서 중요한 역할을 하며, IT 관리자가 네트워크 모니터링 또는 사용자가 보고한 문제의 신호를 상호연관시킬 수 있게 해줍니다. AI는 여러 입력을 하나의 이슈로 통합하여 관리자가 문제를 효율적으로 파악하고 해결할 수 있도록 지원합니다. AI의 선제적 기능은 사용자가 문제를 보고하기 전에 잠재적인 문제를 발견하여 보다 능동적인 네트워크 관리 방식을 촉진할 수 있습니다.

사이버 보안

AI는 사이버 보안 관리에서 새로운 개념이 아닙니다. 머신 러닝(ML)과 AI에서 파생된 기술은 보안 위협을 식별하기 위해 오랫동안 구현되어 왔습니다. 이러한 응용 분야 중 하나는 피싱 키트 탐지입니다. SASE는 AI 및 ML 방법론을 활용하여 피싱 키트가 이러한 페이지를 생성하는 시점을 식별하여 사용자가 악성 웹사이트에 액세스하는 것을 방지하고 전반적인 네트워크 보안 태세를 강화할 수 있습니다. 고급 URL 필터링은 SaaS 플랫폼 피싱 공격을 방지하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

데이터

AI의 효율성은 주로 데이터의 품질과 양에 따라 달라집니다. SASE의 맥락에서 AI는 보안, 네트워킹, 운영에서 수집한 데이터를 활용하여 한 곳에 모을 수 있습니다.

완전하고 일관되며 정확한 데이터의 원칙이 AI의 효율성을 뒷받침한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 완전한 데이터는 당면한 문제와 관련된 모든 데이터를 수집하는 것을 의미하며, 일관된 데이터는 모든 데이터 요소에서 형식, 구조 및 레이블이 변하지 않는 것을 의미합니다. 정확한 데이터는 데이터 수집 프로세스가 신뢰할 수 있음을 의미하며, 신뢰할 수 있는 데이터 출력을 보장합니다.

SASE의 AI 기술은 이러한 원칙을 준수함으로써 보안, 네트워크 보안, 운영 등 다양한 핵심 영역에서 혁신적인 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

AI 운영(AIOps)

SASE 내 AI 운영(AIOps ) 통합으로 복잡한 IT 운영을 자동화하는 데 있어 AI의 범위가 더욱 확장되었습니다. AIOps는 AI 기반 문제 감지 및 예측 분석을 통해 서비스 중단을 초래할 수 있는 문제를 사전에 해결할 수 있도록 지원합니다.

SASE에 AIOps를 도입하면 단일 대시보드에서 네트워크 이상 징후를 간소화하여 신속하게 발견할 수 있으므로 생산성이 향상되고 평균 해결 시간(MTTR)이 단축됩니다.

AI 기반 SASE는 어떻게 작동하나요?

AI 기반 보안 액세스 서비스 에지(SASE)는 인공 지능과 머신 러닝을 활용하여 클라우드 기반 네트워킹의 보안과 성능을 강화합니다. 그 기능을 이해하려면 AI 기술의 적용으로 혜택을 받는 네트워크와 보안이라는 두 가지 주요 축에 초점을 맞추는 것이 중요합니다.

AI 기반 SASE는 AI를 적용하여 네트워크 트래픽을 보다 효율적으로 관리함으로써 네트워크 성능을 최적화합니다. 예를 들어, AI는 과거 데이터와 사용자 행동을 기반으로 네트워크 수요를 예측하여 네트워크 리소스를 선제적으로 할당함으로써 지연 시간을 줄이고 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

보안 측면에서 AI는 잠재적인 위협을 식별하고 완화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 머신 러닝은 네트워크 동작을 지속적으로 분석하고 잠재적인 사이버 위협을 나타낼 수 있는 이상 징후를 탐지합니다. 가능한 위협이 탐지되면 시스템은 이를 격리하고 네트워크를 통해 확산되는 것을 방지하여 위험을 완화할 수 있습니다. 또한 시스템은 모든 상호 작용을 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 새로운 위협 패턴을 식별하고 네트워크를 보호하는 기능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

AI 기반 SASE의 또 다른 중요한 측면은 데이터 관리 기능입니다. 운영하면서 네트워크 및 보안 이벤트에서 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 중앙 데이터 레이크에 저장되어 시스템을 통합적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라 AI 알고리즘이 학습하고 개선할 수 있는 원료를 제공합니다. AI를 사용하면 효과적인 데이터 관리를 보장하고 의사 결정을 위한 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

복잡한 IT 운영을 자동화하는 데 있어 AI의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이슈 감지, 예측 분석, 문제 해결 등 다양한 운영 기능을 자동화하여 이슈 해결 시간을 단축하고 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다.

궁극적으로 AI 기반 SASE는 AI 기술을 적용하여 네트워크 수요 예측, 위협 탐지, 데이터 관리, 운영 자동화를 통해 네트워크 성능과 보안을 강화합니다. 데이터로부터 학습하는 기능을 통해 지속적으로 적응하고 개선할 수 있으므로 클라우드 우선 환경에서 조직이 네트워크 보안을 유지하는 데 필수적인 도구입니다.

AI 기반 SASE의 이점

사이버 보안 효율성 향상

AI 기반 SASE는 머신 러닝 기술을 통해 보안을 강화합니다. 이를 통해 기존 보안 조치에 비해 더 넓은 범위의 위협에 대응할 수 있습니다. 특히, AI는 DNS 기반 위협과 알려지지 않은 우회 위협에 대한 탐지를 강화하여 전반적인 보안 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

또한 AI 기반 SASE 솔루션은 종종 산업별 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 맞춤화할 수 있습니다.

AI는 또한 SASE 프레임워크 내에서 실시간 위협 탐지 및 방지를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 실제로 네트워크 동작을 지속적으로 분석하여 알려지지 않은 위협과 회피성이 높은 위협을 실시간으로 방지합니다.

머신 러닝 알고리즘은 웹페이지 소스 코드, 이미지, 텍스트, URL 패턴을 분석하여 잠재적인 위협을 탐지하고 효과적으로 완화할 수 있어 위협 인텔리전스 계층을 추가적으로 제공합니다. 이 분석 수준은 피싱 탐지 및 방지 기능을 향상시키고 유사한 사이버 보안 위협도 다룹니다.

사이버 보안에서 AI의 역할은 위협 탐지를 넘어 선제적인 위협 완화를 포함합니다. AI는 지속적인 학습과 패턴 인식을 통해 잠재적인 위협을 예측하고 예방 조치를 취함으로써 SASE 프레임워크 내에서 전반적인 사이버 보안 태세를 강화할 수 있습니다.

간소화된 관리 업무

AI 기반 SASE는 최종 사용자와 IT 관리자 모두에게 이점을 제공합니다. 관리자는 AI를 활용하여 관리 부담을 줄이고 관리를 간소화함으로써 여러 콘솔을 관리하거나 문제를 해결하는 대신 고부가가치 작업에 집중할 수 있습니다. AI 기반 SASE는 IT 관리와 관련된 많은 수작업을 자동화함으로써 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

또한 AI 기반 SASE는 AIOps를 통합하여 복잡한 IT 및 NOC 기능을 자동화함으로써 생산성을 높이고 평균 해결 시간을 단축합니다. 이를 통해 IT 전문가는 AI 기반 문제 감지 및 예측 분석을 통해 서비스 중단을 초래할 수 있는 문제를 사전에 해결할 수 있습니다.

향상된 사용자 경험

AI는 IT 전문가에게 혜택을 제공할 뿐만 아니라 최종 사용자 경험도 크게 개선합니다. AI는 실시간 가시성과 문제 해결 기능을 지원함으로써 원활한 사용자 경험을 제공하고 IT 전문가가 잠재적인 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 돕습니다.

확장성 및 적응성

AI 기반 SASE는 적응력과 확장성이 뛰어나 변화하는 비즈니스 요구 사항을 효율적으로 수용할 수 있습니다. 대규모로 확장하기 어려운 기존의 하드웨어 기반 아키텍처와 달리 AI 기반 SASE는 비즈니스 성장, 인수 또는 새로운 사무실 위치 추가와 같은 변화에 쉽게 적응할 수 있습니다.

네트워크 성능 향상 및 지연 시간 단축

AI가 네트워크 성능과 지연 시간 단축에 직접적인 영향을 미치지는 않지만, 보다 효율적인 라우팅과 네트워크 문제를 적시에 감지하고 완화함으로써 이러한 측면에 기여할 수 있습니다.

또한 AI 기반 SASE 시스템은 원격 사용자가 애플리케이션과 리소스에 안전하고 효율적으로 액세스할 수 있도록 지원합니다. AI가 연결 라우팅에 직접 관여하지는 않지만, 자동화 및 학습 기능을 통해 네트워크를 최적화하여 성능과 보안을 개선할 수 있습니다.

일관된 가시성 및 스마트한 의사 결정

AI 기반 SASE 프레임워크에서 SD-WAN과 클라우드 제공 보안 서비스 에지(SSE)의 융합을 통해 조직은 네트워크 전반에서 일관된 가시성을 유지할 수 있습니다. AI와 머신러닝을 활용하면 네트워크 관리와 보안을 개선하기 위해 더 스마트하고 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 기반 SASE의 미래

AI는 보안 접속 서비스 엣지(SASE) 기술의 미래에 큰 가능성을 제시합니다. 자동화, 분석, 최적화 기능을 갖춘 AI는 네트워크 보안, 성능, 운영의 다양한 측면을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AI 기반 SASE의 지속적인 개발에서 가장 중점을 두고 있는 분야는 자연어 인터페이스의 통합입니다. 이러한 인터페이스는 일반 영어 쿼리를 사용하여 시스템과 상호 작용하는 메커니즘을 제공함으로써 IT 관리자가 자주 접하는 복잡한 작업을 간소화합니다. 이러한 발전은 문제 해결과 문제 해결 속도를 높여 일반적으로 한 시간 정도 걸리던 조사를 즉각적인 대응으로 단축할 수 있습니다.

예를 들어, IT 관리자는 자연어 인터페이스를 활용하여 특정 사용자가 특정 애플리케이션에 액세스할 수 있는지 여부를 신속하게 진단할 수 있습니다. 보안 정책, 네트워크 상태, 애플리케이션 상태 등 다양한 요소를 분석할 수 있는 AI 시스템은 지능적이고 간결한 대응을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 여러 대시보드를 탐색할 필요성이 줄어들고 문제를 진단하고 해결하는 데 걸리는 시간이 크게 단축됩니다.

AI의 잠재적 영향력은 문제 해결을 넘어 예측의 영역으로까지 확장됩니다. AI 기반 SASE는 패턴과 행동을 학습하여 잠재적인 네트워크 또는 보안 문제를 예측하고 문제가 발생하기 전에 사전 예방적 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 예측 능력은 SASE의 효율성을 증폭시켜 더욱 안전하고 효율적이며 견고한 네트워크 환경을 조성하는 데 기여합니다.

또한 AI 기반 SASE는 서로 다른 기술을 통합 솔루션으로 통합하여 사용자 중심성을 강화합니다. 다양한 네트워크 및 보안 매개변수를 동시에 분석할 수 있어 궁극적으로 효율적이고 효과적인 통합 솔루션을 제공할 수 있습니다. SASE 환경이 진화함에 따라 이러한 수준의 통합은 점점 더 중요해질 것이며, AI의 필요성은 더욱 강조될 것입니다.

AI 기반 SASE의 미래는 혁신적입니다. AI의 통합으로 SASE는 보안 네트워킹 프레임워크를 넘어 고도로 지능적이고 사전 예방적인 사용자 중심 솔루션으로 진화할 수 있게 되었습니다. AI 기술이 지속적으로 발전하고 성숙함에 따라 SASE와의 통합은 더욱 심도 있게 진행되어 가까운 미래에 보안, 네트워크 관리 및 운영에 큰 영향을 미칠 것입니다.

AI 기반 SASE FAQ